Thought Leadership
Automatisierung ist längst kein einheitliches Konzept mehr. Unternehmen, die Daten analysieren oder verarbeiten, können zwischen klassischen regelbasierten Workflows, generativer Künstlicher Intelligenz und zunehmend agentischen KI-Systemen wählen.
Jeder Ansatz bringt eigene Stärken, aber auch Grenzen und unterschiedliche Anforderungen an Ressourcen, Governance und Kontrolle mit sich.
Die Daten- und KI-Experten von KNIME ordnen die drei Methoden ein und zeigen auf, wann welche Technik in der Praxis sinnvoll ist.
Klassische Automatisierung: Stabilität durch feste Regeln
Traditionelle Automatisierung arbeitet nach klar definierten Regeln und liefert reproduzierbare Ergebnisse. Sie ist besonders zuverlässig, transparent und leicht auditierbar. Damit eignet sie sich vor allem für stabile, gut verstandene Prozesse mit strukturierten Daten, bei denen Konsistenz und Compliance im Vordergrund stehen.
Ein typisches Beispiel ist ein Retention-Workflow: Wird ein Produkt vom Kunden 30 Tage nicht genutzt, löst das System automatisch eine Kennzeichnung aus. Die Regeln sind klar, die Eingaben standardisiert – der Prozess läuft zuverlässig ohne menschliches Eingreifen.
Vorteile: hohe Stabilität, Nachvollziehbarkeit, einfache Implementierung
Grenzen: geringe Flexibilität, schwer skalierbar auf unstrukturierte Daten
Generative KI: Analyse und Erstellung von Inhalten
Generative KI erweitert die Möglichkeiten über starre Regeln hinaus. Sie erkennt Muster in Texten, Sprache oder anderen unstrukturierten Daten, fasst Inhalte zusammen und kann neue Informationen erzeugen.
Diese Methode ist besonders nützlich, wenn Daten variieren, Interpretationen erforderlich sind oder Inhalte erstellt werden müssen. Typische Einsatzfelder sind Sentiment-Analysen, Dokumentenzusammenfassungen, Übersetzungen oder Kundenservice-Unterstützung.
Die Ergebnisse sind probabilistisch und weniger transparent als bei regelbasierten Systemen. Daher eignen sie sich nicht für streng geregelte, auditpflichtige Prozesse.
Vorteile: flexible Analyse, Mustererkennung, Erstellung neuer Inhalte
Grenzen: eingeschränkte Nachvollziehbarkeit, keine Garantie auf exakte Ergebnisse
Agentische KI: Eigenständige Entscheidungen und Handlungen
Agentische KI geht einen Schritt weiter: Sie analysiert Daten, trifft Entscheidungen und führt eigenständig Handlungen aus. Der Fokus liegt auf dem Erreichen von Zielen, nicht auf der starren Befolgung von Prozessschritten.
Diese Methode ist ideal für dynamische Umgebungen, in denen Bedingungen sich ständig ändern oder Entscheidungen von mehreren Faktoren abhängen. Beispiele sind proaktive Kundenbindung, adaptive Workflows oder intelligente Prozesssteuerung in Echtzeit.
Agentische KI erfordert jedoch klare Governance, Kontrolle und einen höheren Entwicklungsaufwand, da ihre Handlungen autonom sind.
Vorteile: dynamische Entscheidungsfindung, selbstständige Aktionen, kontinuierliche Anpassung
Grenzen: komplexe Implementierung, hoher Kontrollaufwand
Die richtige Mischung macht den Unterschied
Kein Ansatz ersetzt den anderen vollständig. Die effektivsten Lösungen kombinieren alle drei Methoden: Ein stabiler, regelbasierter Kern sorgt für Verlässlichkeit, generative KI ergänzt Analyse und Inhaltserstellung, während agentische KI dort eingesetzt wird, wo dynamische Entscheidungen echten Mehrwert schaffen.
